АНАЛИЗ ДАННЫХ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ [in GameDev]

Отчет по лабораторной работе #3 выполнил(а):

• Холстинин Егор Алесеевич
• РИ-220943 Отметка о выполнении заданий (заполняется студентом):

Задание	Выполнение	Баллы
Задание 1	*	60
Задание 2	*	20
Задание 3	*	20

знак "*" - задание выполнено; знак "#" - задание не выполнено;

Работу проверили:

• к.т.н., доцент Денисов Д.В.
• к.э.н., доцент Панов М.А.
• ст. преп., Фадеев В.О.

Структура отчета

• Данные о работе: название работы, фио, группа, выполненные задания.
• Цель работы.
• Задание 1.
• Код реализации выполнения задания. Визуализация результатов выполнения (если применимо).
• Задание 2.
• Код реализации выполнения задания. Визуализация результатов выполнения (если применимо).
• Задание 3.
• Код реализации выполнения задания. Визуализация результатов выполнения (если применимо).
• Выводы.
• ✨Magic ✨

Цель работы

Разработать оптимальный баланс для десяти уровней игры Dragon Picker

Задание 1

Предложите вариант изменения найденных переменных для 10 уровней в игре. Визуализируйте изменение уровня сложности в таблице.

Ход работы:

• При анализе проекта на юнити я нашел следующий набор переменных, которые можно изменить и которые могут повлиять на сложность игры.

• Из них я решил изменять только 3 переменные в зависимости от сложности:
  • Скорость дракона
  • Границы его перемещения
  • Время между появлением яиц
• Я решил не менять шанс изменить направление движения дракона, так как оно неочевидно влияет на сложность.
• Исходя из этого я заполнил таблицу для балансировки сложности.
• (ссылка на таблицу: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rGUgMVTxPI102JsdLLZYqU_4sxbSlgoUpDoOgzGH05w/edit#gid=0)

Задание 2

Создайте 10 сцен на Unity с изменяющимся уровнем сложности.

• Далее я создал 10 сцен на юнити меняя эти переменные вручную в соответствии с таблицей для балансировки.

Задание 3

Решение в 80+ баллов должно заполнять google-таблицу данными из Python. В Python данные также должны быть визуализированы.

• Пользуясь знаниями из 2 лабораторной работы я написал python скрипт который заполняет таблицу балансировки в соответствии с функциями, которые описывают рост переменных. А также строит графики переменных.

import gspread
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

gc = gspread.service_account(filename='unitydatascience-400712-fb36790122ff.json')
sh = gc.open("Week#3 - Баланс в играх")
speed = 4
borders = 10
time_between_drops = 2.0
chance_change_direction = 1

speed_data = []
borders_data = []
time_data = []
chance_data = []

for i in range(3, 18):
    # Крайне удобный аргумент value_input_option='USER_ENTERED'
    # Позволяет не приводить данные к строкам, а писать как есть
    sh.sheet1.update(('B' + str(i)), speed, value_input_option='USER_ENTERED')
    sh.sheet1.update(('C' + str(i)), f'{chance_change_direction}%',
                     value_input_option='USER_ENTERED')
    sh.sheet1.update(('D' + str(i)), borders, value_input_option='USER_ENTERED')
    sh.sheet1.update(('E' + str(i)), round(time_between_drops, 1),
                     value_input_option='USER_ENTERED')
    print(speed, borders, time_between_drops, chance_change_direction)

    speed_data.append(speed)
    borders_data.append(borders)
    time_data.append(time_between_drops)
    chance_data.append(chance_change_direction)

    speed += 2
    borders += 1
    time_between_drops -= 0.1

plt.figure(figsize=(8, 8))
x = list(range(1, 16))

plt.plot(x, speed_data, label='Скорость')
plt.plot(x, borders_data, label='Границы')
plt.plot(x, time_data, label='Время между яйцами')
plt.plot(x, chance_data, label='Шанс изменить положение')

plt.legend()
plt.show()

• Результатом работы скрипта является вывод в консоль данных, которые он записал в гугл-таблицу. А так же их графики.

Выводы

В результате данной лабораторной работы я научился оптимизировать переменные в играх с помощью таблицы для балансировки. Также я закрепил свои знания по работе с заполнением гугл-таблиц с помощью python скриптов.

Plugin	README
Dropbox	[plugins/dropbox/README.md][PlDb]
GitHub	[plugins/github/README.md][PlGh]
Google Drive	[plugins/googledrive/README.md][PlGd]
OneDrive	[plugins/onedrive/README.md][PlOd]
Medium	[plugins/medium/README.md][PlMe]
Google Analytics	[plugins/googleanalytics/README.md][PlGa]

Powered by

BigDigital Team: Denisov | Fadeev | Panov